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AI assisted analyses on the structural and mechanical optimization of wood materials

AI辅助分析木质材料的结构和力学优化

基本信息

批准号：
22KF0199
负责人：
杉山淳司
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

深層学習ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチ（U-Net）を用いて，微小3点曲げ試験中のひのき材断面内における細胞一つ一つの形態的特徴を時系列に計測して解析した。すなわち、Crocker-Grier連結アルゴリズムを用いて，　試験下の木材サンプルをビデオ撮影し、全細胞の抽出に成功し，面積，離心率，適合楕円の縦横比，バウンディングボックスの縦横比などの形態パラメータを用いてセル構造の変形を評価することができた。こうして、変形の分布と動態を2次元で可視化して明らかにした。柾目，板目，追い柾の各試料を分析した結果，放射組織と板面のなす角度が木材の横断方向の曲げ挙動に影響を与えることが確認された。柾目試験片は，弾性係数（MOE）および破断係数（MOR）が最も大きかった。また，3種類の試験片とも，破壊の発生確率は，細胞の変形が大きい試験片の引張部において高かった。このように，提案した方法は，木材試験片の破壊予測に適応できることがわかった。以上の成果を取りまとめ、Holzforschung誌から公開した。

Deep Learning ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチ (U-Net) を用いて, Tiny 3 The characteristics of the morphology of the cells in the cross section of the material are measured and analyzed in a time series.すなわち, Crocker-Grier connection アルゴリズムを use いて, try 験下の木サンプルをビデオphotograph し, whole cell extraction に successfully, surface Product, eccentricity, suitable for 楕円の縦lateral ratio, バウンディングボックスの縦lateral ratioなどのmorphologyパラメータをUse いてセル to construct の変shaped を Comment価することができた.こうして、変shapedのdistributionとdynamicを2dimensionalでvisualizationして明らかにした. The results of the analysis of the mesh and plate mesh of each sample were analyzed, and the influence of the angle of the radiation tissue, the angle of the plate surface, the cross-sectional direction of the wood, and the movement of the wood were confirmed with the results. According to the test results, the coefficient of elasticity (MOE) and the coefficient of breaking (MOR) are the largest.また, 3 types of test pieces, とも, の磊の発 production accuracy, の変shaped が大きいtest 験片の开户において高かった.このように, proposal したmethodは, wood test piece のbreaking 壊predetermination に応できることがわかった. The above results have been published and published in Holzforschung.